[發(fā)明專利]半導體器件的布局方法、裝置、可讀存儲介質、終端

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202210907676.3
• 申請日: 2022-07-29
• 公開（公告）號: CN115329705A
• 公開（公告）日: 2022-11-11
• 發(fā)明（設計）人: 不公告發(fā)明人
• 申請（專利權）人: 全智芯（上海）技術有限公司
• 主分類號: G06F30/392
• 分類號: G06F30/392;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227
• 代理人: 武振華

1.一種半導體器件的布局方法，其特征在于，包括：

步驟A：確定多個半導體器件的端口信息以及各個待連接端口的初始坐標，其中，所述端口信息包含所述半導體器件之間成對的待連接端口的序號以及各個半導體器件的各個端口的布局區(qū)域范圍；

步驟B：采用各個待連接端口的序號、初始坐標、待連接的對方端口的序號作為節(jié)點信息，利用第一卷積神經網絡模型輸出所述各個待連接端口的特征向量矩陣；

步驟C：利用第二卷積神經網絡模型輸出所述特征向量作為均值向量；以及，利用第三卷積神經網絡模型輸出所述特征向量的方差向量；

步驟D：采用所述均值向量和所述方差向量構建正態(tài)分布，并采樣得到每個待連接端口的采樣坐標信息；

步驟E：基于所述采樣坐標信息、所述布局區(qū)域范圍的關系和DRC檢測，形成第一目標布局。

2.根據(jù)權利要求1所述的半導體器件的布局方法，其特征在于，

所述基于所述采樣坐標信息、所述布局區(qū)域范圍的關系和DRC檢測，形成第一目標布局包括：

如果各個待連接端口的采樣坐標信息均位于所述布局區(qū)域范圍內，則形成所述半導體器件的至少一個當前版布局，并對所述當前版布局進行DRC檢測；

如果所述當前版布局的DRC檢測分數(shù)不小于預設分數(shù)，則將所述當前版布局作為第一目標布局。

3.根據(jù)權利要求1或2所述的半導體器件的布局方法，其特征在于，所述方法還包括：

如果存在待連接端口的采樣坐標信息超出所述布局區(qū)域范圍，或者當前版布局的DRC檢測分數(shù)小于預設分數(shù)，則更新所述第一卷積神經網絡中的權重矩陣，返回執(zhí)行步驟B至步驟E。

4.根據(jù)權利要求3所述的半導體器件的布局方法，其特征在于，更新所述第一卷積神經網絡中的權重矩陣包括：

基于所述權重矩陣，構建損失函數(shù)；

采用迭代算法，對所述權重矩陣進行優(yōu)化，直至所述損失函數(shù)收斂，并以當前權重矩陣作為更新后的權重矩陣；

采用所述更新后的權重矩陣作為所述第一卷積神經網絡中的第一層的權重矩陣。

5.根據(jù)權利要求4所述的半導體器件的布局方法，其特征在于，采用下述損失函數(shù)：

r(W)＝p_W(a|s)/p_{W_old}(a|s)

其中，W用于表示更新后的權重矩陣，Loss^CLIP(W)用于表示損失函數(shù)，r(W)用于表示采用基于更新后的權重矩陣得到的第一卷積神經網絡的采樣概率與采用基于更新前的權重矩陣得到的第一卷積神經網絡的采樣概率之間的比值，p_W(a|s)用于表示采用基于更新后的權重矩陣得到的第一卷積神經網絡的采樣概率，p_{W_old}(a|s)用于表示采用基于更新前的權重矩陣得到的第一卷積神經網絡的采樣概率，a用于表示是否進行采樣，s用于表示提取的特征向量與鄰接矩陣，a|s用于表示在條件s下采樣得到a的概率值，用于表示對得到的向量進行平均運算得到的平均值，用于表示DRC檢測分數(shù)，clip(r(W),1-ε,1+ε)用于表示限制幅度函數(shù)，即當r(W)大于等于1+ε時取值為1+ε，當r(W)小于等于1-ε時取值為1-ε，ε用于表示預設常量，min()用于表示最小值函數(shù)。

6.根據(jù)權利要求1所述的半導體器件的布局方法，其特征在于，確定多個半導體器件的端口信息包括：

在網表NETLIST文件中獲取所述半導體器件的端口之間的連接關系；

根據(jù)所述端口之間的連接關系確定各個待連接端口，以及確定成對的待連接端口的序號。

7.根據(jù)權利要求1所述的半導體器件的布局方法，其特征在于，所述第一卷積神經網絡為圖卷積神經網絡；

采用各個待連接端口的序號、初始坐標、待連接的對方端口的序號作為節(jié)點信息，利用第一卷積神經網絡模型輸出所述各個待連接端口的特征向量矩陣包括：

采用各個待連接端口的序號、初始坐標、待連接的對方端口的序號作為節(jié)點信息，構建特征矩陣以及鄰接矩陣；

將所述特征矩陣以及鄰接矩陣輸入所述第一卷積神經網絡，輸出所述各個待連接端口的特征向量矩陣。